智能客服為什麼會“搶答”了？

傳統的客服很多人并不陌生，比如常見問題FAQ，一種靜态的服務方式。一種是時延較長的類型，如工單。還有一種是極易容易造成繁忙的方式，比如熱線電話。而智能客服相對來說有着很大的不同，能夠有效的降低人工的成本，提升效率，并且主動的去給使用者做引導，通過推薦、對話、機器人等方式，把使用者的問題能夠高效快速的解決。

如果使用者還沒有描述問題或者開始提問，就能給予一個非常友好的提示和解決方案，那在整個服務過程中就可以大大的降低鍊路的壓力，是以最核心的關鍵就是能不能猜到使用者的問題。

智能客服最重要的就是針對特定業務場景下去了解使用者的意圖，了解使用者的意圖包括去猜、去做自然語言的了解、識别，去找到跟這個使用者目前意圖相比對的知識點。而智能客服提前了解到使用者的意圖，并且會“搶答”了，讓大家覺得很不可思議，有些使用者甚至會覺得，我還沒想好怎麼提問，它怎麼就知道我要問什麼，并且告訴我答案了呢？這是怎麼做到的？

在支付寶客服的入口，就有一個猜你想問的清單，這個清單會根據使用者操作軌迹智能預測使用者可能的問題清單，使用者點選對應問題後客服自動傳回解決辦法。通過智能營運的方式，把業務問題轉化為算法，基于使用者使用的服務、時長、行為等變量綜合抽取出的個性化疑問點，很好地幫助使用者去解決了一些即時的困難。這個功能早在2015年10月便已上線，上線之初就承載了超70%的點選量，而在今天，這個資料已經承載了支付寶求助總量的90%。

通過智能方式與使用者進行服務互動，并通過混合網絡模型将各部分處理的結果聯系在一起，來實作問題的分類。模型思路很簡單，但效果非常好。除了應用于猜你問題和問題識别，還廣泛應用到了要素識别和智能派單等等。在這樣不斷重複的過程中，智能客服會形成一個深度學習閉環，不斷加深語義了解的學習、知識結構化的學習，形成從被動接受指令到主動挖掘問題的能力。

因為這種不斷持續的學習能力，讓智能客服能說會道，還能變得越來越懂你的心思，為使用者提供了一種更主動、高效的服務方式。

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